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实现 OpenSpec 变更中的任务。当用户想要开始实现、继续实现或处理任务时使用。

归档实验性工作流中已完成的变更。当用户想要在实现完成后最终确定并归档变更时使用。

一次归档多个已完成的变更。用于归档多个并行变更。

通过创建下一个产出物继续处理 OpenSpec 变更。当用户想要推进其变更、创建下一个产出物或继续其工作流程时使用。

进入探索模式 - 一个用于探索想法、调查问题和澄清需求的思考伙伴。当用户想要在进行更改之前或期间深入思考某事时使用。

快速创建实现所需的所有产出物。当用户想要快速创建实现所需的所有产出物，而不是逐个创建时使用。

使用实验性的产出物工作流启动一个新的 OpenSpec 变更。当用户想要通过结构化的分步方法创建新功能、修复或修改时使用。

OpenSpec 引导式入门 - 通过讲解与在真实代码库中动手，走完一个完整的工作流周期。

采集 AI Agent（CodeBuddy / Claude Code / CodeX）会话的 Token 占用诊断数据

执行Token优化任务

分析用户AI使用场景，提供Token节省方案

Bug 修复流水线。当用户报告 Bug 或想要修复已知问题时使用。调用时需附带 Bug 描述或复现步骤。自动串联：Bug 分析 → 代码修复 → UT（委托 ut-writer SKILL）→ Lint 检查（委托 lint-check-fix Agent）→ 全量验证 → 提交代码。

端到端新功能开发流水线。当用户想要从需求到完整实现一站式完成新功能开发时使用。调用时需附带功能需求描述。自动串联：需求澄清 → 代码实现 → UT（委托 ut-writer SKILL）→ Lint（委托 lint-check-fix Agent）→ 构建测试验证。

从 OpenSpec 变更中实现任务。当用户想开始实现、继续实现或处理任务时使用。

在实验性工作流中归档已完成的变更。当用户想在实现完成后定稿并归档变更时使用。

一步生成所有产出物来提议新变更。当用户想快速描述要构建的内容并获得包含设计、规范和任务的完整提案时使用。

Token 优化分析。当用户想要优化建议、分析 Token 浪费、了解如何减少 Token 占用、获取个性化优化方案时使用。

Token 占用诊断。当用户想了解 CodeBuddy Token 占用情况、诊断环境配置、查看 MCP/Skill/Plugin/Rules/CODEBUDDY.md 的 Token 消耗时使用。

应用 Token 优化。当用户想要执行优化、应用建议、安装省 Token 工具、修改 CodeBuddy 配置、一键优化 Token 占用时使用。

A sample skill for testing

Bug 修复流水线。当用户报告 Bug 或想要修复已知问题时使用。调用时需附带 Bug 描述或复现步骤。自动串联：Bug 分析 → 创建 Worktree → 代码修复 → 集成测试 → E2E 测试 → 全量验证 → 合入 main。

演示文稿背后的概念框架 —— "从 Vibe Coding 到 Agentic Engineering"的含义、旅程为何如此结构化，以及每张幻灯片如何契合叙事弧线

Use when user wants to understand a graduate-level complex concept through a metaphorical fable story. Supports specifying domain (e.g. computer science, economics, philosophy), optional concept name, and target audience age group.